Hand characteristics and functional abilities in predicting return to work in adult workers with traumatic hand injury
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hand injuries affect a person's functioning, thus impeding their abilities to return to work. There is a limited understanding in return to work of the overall predictors when including hand characteristics and functional abilities. Therefore, it is essential to identify the most relevant predictors in return to work among individuals with a hand injury. OBJECTIVES: (1) To compare hand function characteristics and functional abilities of injured workers who have or have not returned to work. (2) To estimate hand function characteristics and functional abilities as predictors to return to work. METHODS: One hundred and fifteen adult workers with hand injuries aged 18- 59 years old from five general hospitals in Malaysia participated in a cross-sectional study. Predictors were estimated using logistic regression. RESULTS: There was a significant association between occupational sector (p = 0.012), injury duration (p = 0.024), occupational performance (p = 0.009) and satisfaction with performance (p < 0.001), grip strength of injured hand (p = 0.045- 0.002) and the Disability of Arm, Shoulder and Hand (DASH) disability/symptom (p = 0.001) with the person's return to work status. Significant predictors of return to work were identified using the Canadian Occupational Performance Measure (COPM) satisfaction's score, DASH disability/symptoms' score and duration of the injury. CONCLUSION: As two main predictors of return to work were COPM satisfaction and DASH disability/symptoms, occupational therapists working in rehabilitation should focus on achieving functional performance and satisfaction within the optimal time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».